基于主成分分析和神经网络对作者影响力的评估

被引：12

作者：

李勤敏

郭进利

机构：

[1] 上海理工大学管理学院

来源：

情报学报 | 2019年 / 07期

关键词：

H指数; 主成分分析法; 加权秩和比; 神经网络; 影响力评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; G316 [科学工作者];

学科分类号：

摘要：

为了更合理地评价科研人员的学术影响力,本文考虑了6个作者影响力因子,并用多元统计方法综合为一个评价作者影响力的指标。首先,提出和改进与影响力有关的各个影响因子;然后,用主成分分析法提取主成分,用加权秩和比法综合各个主成分;最后,用神经算法学习预测,得出预测模型。对291个作者进行实证分析,对比传统指标发现:改进指标具有良好的区分性、相关性和综合性,能够更加全面地对科研人员的影响力进行评价。

引用

页码：709 / 715

页数：7

共 18 条

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